无法将.pb图形转换为tflite

Question

我正在为android创建一个自定义对象检测示例，我使用了ssd_mobilenet_v1_coco预训练模型进行迁移学习，获得了相当高的精度。我还成功地在终端中使用这行代码将model.ckpt-XXXX导出为.pbtflite图（从github克隆Tensorflow对象检测API后从object_检测文件夹运行）：

python export_tflite_ssd_graph.py --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_coco.config --trained_checkpoint_prefix=training/model.ckpt-40500--output_directory=tflite --add_postprocessing_op=true

上面创建了一个文件夹tflite，其中包含2个文件：

1. tflite_graph.pb
2. tflite_graph.pbtxt

但是，当我想将tflite_graph.pb转换为detect.tflite时，我得到以下错误，程序突然结束：

"TOCO failed. See console for info.\n%s\n%s\n" % (stdout, stderr))
tensorflow.lite.python.convert.ConverterError: TOCO failed.

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Check failed: input_array_dims[i] == input_array_proto.shape().dims(i) (300 vs. 128)
Fatal Python error: Aborted
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这是我用来将.pb转换为.tflite的命令：

tflite_convert --graph_def_file=tflite/tflite_graph.pb --output_file=tflite/detect.tflite --input_shapes=1,128,128,3 --input_arrays=normalized_input_image_tensor --output_arrays=TFLite_Detection_PostProcess,TFLite_Detection_PostProcess:1,TFLite_Detection_PostProcess:2,TFLite_Detection_PostProcess:3 --allow_custom_ops

我使用的图像大小为128x128，因此我认为这是输入的形状。我也安装了Toco

任何帮助或建议都将不胜感激

Answer 1

因此，在做进一步的研究后，我发现这是因为模型的配置文件正在查看大小为300 x 300的图像。因此，我将配置文件中的images维度更改为128，并且成功了